Machine Learning / AI
¿Qué es la normalización por lotes?
¿Fuiste el principal en Data Science en el equipo [empresa]? ¿Qué enfoques y tecnologías provienen de ti, y cuáles fueron definidos por el líder técnico?
¿Para una consulta, se ajusta una de las 12,000 respuestas o muchas?
¿Cómo resolverías este problema? ¿Qué algoritmo/enfoque usarías?
Cuéntame, en qué proyecto trabajaste en tu último empleo, qué hiciste, cuál fue tu parte?
¿Cómo rastrearon todo el sistema multiagente: en qué etapas surgen errores, latencia, etc.?
¿No te importa intentar hacer una entrevista con IA?
¿Qué es el método isalnum() y en qué se diferencia de isalpha()?
¿Cuál fue la mayor fuente de errores?
¿Cómo extrae LLM los datos necesarios de la consulta para pasarlos a la herramienta?
Cuéntame sobre la regularización: qué es, para qué sirve, qué tipos hay.
¿Qué es un gradiente desde el punto de vista matemático y cómo se aplica en el aprendizaje automático?
¿Cómo luchaste en general contra los documentos obsoletos?
Cuéntanos sobre Momentum: ¿cuáles son sus características?
Habla sobre el modelo clásico exitoso: la predicción de la rotación de empleados.
¿Todo te queda claro sobre el producto (planes de medios), o quieres aclarar algo?
¿Qué función de pérdida (loss) se usa por defecto en la regresión lineal?
¿Qué se enviaba al usuario final en su sistema?
¿Hubo paralelismo en la ejecución de los agentes o todo fue secuencial?
¿Cuál será el valor de la métrica ROC-AUC para un clasificador que siempre da un valor de 0.9 en un conjunto de datos compuesto por 90 ejemplos positivos y 10 negativos?